1樓：王衛
我不是乙個好程式設計師。這是個大活。
2樓：吳崇
這是個很好的問題！
而且我也相信今天全人類集中力量，是完全可以搞定強智慧型的（我更喜歡稱為真智慧型）。
當然這個集中力量不只是財力物力，更重要的是人才。即使我們尚未對智慧型形成共識也不影響。
儘管人類對於智慧型的本質還沒有共識，但許多前沿的人都有著自己對於智慧型的理解，並且很多人正按自己對智慧型的認識而開展自己的研究。或許，在我們不知道的角落已經有很多實質性的進展。甚至不排除某些野心家或組織妄圖偷偷研製強智慧型來稱霸地球。
畢竟，與物力投入相比，實現智慧型突破更關鍵的還是對智慧型問題本身的理解、認知。
題主能夠提出以網際網路模擬神經網路來構建智慧型，應該對智慧型還是有很深入的理解的。不用在乎現在那些搞演算法的專業ai人士們，他們眼裡智慧型就是演算法程式，而應用人工智慧和真智慧型有著本質的區別，應用人工智慧永遠發展不出真智慧型。就算真可以，也要繞出千百倍以上的路途。
真智慧型更依賴生物科學的成果，還是要從生物神經網路的研究入手，發展出新的以研究網路連線與運算為主的新學科，才能在實質上開啟真智慧型研究的大門。
個人對智慧型的理解: 智慧型在本質上是乙個複雜但有機統一的立體網路結構式的巨型資料庫，這個資料庫能以已有已整理資料來處理新的資料輸入。研究智慧型的重點，就是研究這個立體網路結構上的一些基本資料執行與計算規則，還有這個巨型網路的主體結構與細節上的功能結構。
我也想發起乙個專案，團結各方面力量，整合人才與資源，共同致力於真智慧型的研究。以點破面，把科技發展迅速推到奇點，以超級智慧型體的突破帶起科學技術的全面突破。並最終以新技術新思路新裝置，回哺生物科學，在我們有生之年，消滅疾病，壽命延長並最終消滅生老病死，實現人類永生。
這一切並非不可能，而且我相信，在今天這個科技大發展的時代，只要我們能集中足夠人才與資源，真智慧型與永生也都只是時間問題。
當然這一切對於我，還僅僅只是幻想與妄想，我只是乙個連基本遊走經費都沒賺到的窮屌絲。。但人總需要些夢想，就像蘇秦沒錢吃飯還在想著天下大勢，馬雲灰頭土臉如喪家犬還在硬頭皮推銷理念。雖是時勢造英雄，但英雄若足夠堅持，也未嘗不可以提前召喚來乙個時代，馬雲就是最近的那個例子。
最後，回到問題，強人工智慧需要多少算力難以估算，但肯定還需要一門全新的學科。而一門全新的學科，也並一定要很久，我們需要的是思路智慧型與理解，並以此為基礎打造這門學科研究的基礎平台，讓科研有著力點。這之後，真智慧型的誕生，才能正式進入日程表。
3樓：楊廓也是楊大寶
在十年前你能想到通過智慧型手機的功能可以改變生活行為習慣嗎？反正那會我只是感受到了觸屏的樂趣。之後，就發生一點一點的改變了。
4樓：Wild.Walker
不抖機靈認真回答。首先對強人工智慧沒有統一的明確定義，機器學習的各路大神都試圖在尋找強人工智慧或者通用人工智慧的大門。目前來看，從統計物理的角度，自組織，耗散理論是可能的乙個方向。
另外，從實用角度，我不知道deep learning + reinforcement learning 算是某種意義上的強人工智慧嗎？
5樓：Sincere
編寫人工智慧程式必須先確定其過程。然而，沒有人能夠確切地知曉人類思考的過程，我們不能像編寫其它程式一樣從更高的位置俯視整個過程，只可以從平視的角度去觀察人類思維模式，這種獲取方式間接得到的過程，對於編寫人工智慧程式顯然是不夠有效的。
6樓：謝丹
簡單回答。是的。
目前強人工智慧基本到了小孩子6歲左右的全部智慧型。這個大概需要多少錢呢？
硬體+人力，大約是5-10億美元。
硬體按照摩爾定律，基本是18個月翻一番。10年就成本降低100倍。
現在大家估計是每10倍的效能，大致能把智慧型水平提高1歲。也就是說10年至少是兩歲的智慧型提公升。（因為還有軟體的提公升）
如果不計成本，你花500-1000億可以領先2歲智慧型。5萬-10萬億美元，大概領先4歲智慧型。
我估計你花10萬萬萬億，大致可以做到18歲的智慧型水準。人能做的大致都能做了。
7樓：xiaovv
首先，目前的神經網路的結構是存在缺點的，所以才會不斷的有卷積神經網路，變形卷積網路，inception網路等結構的提出，技術的發展需要時間，更需要耐心，你不可能指望乙個還不成熟的技術創造你想要的一切，誰能保證隨著研究的深入神經網路不會到到瓶頸呢，不會遇到解決不了的問題呢？
其次，問題的解決是需要時間和靈感的，金錢或許可以買來更多人的更多時間，但靈感往往屬於少數人，而這些人，因為熱愛，從來就不從離開，就像hinton老爺子，就像hebb，而他們之間，隔的是半個世紀。或許，下乙個推動深度學習發展的人，可能還要再過30年才出生呢。
所以，深度學習任重道遠，強人工智慧未來仍不可期...
8樓：
如果沒有資金限制，以及倫理學限制，我猜想可以利用超級計算機對人的大腦進行原子級別的建模來實現強人工智慧。
從技術上來說，當能夠模擬到原子級別的時候，那麼模擬的大腦和人腦已經沒有區別了。
當然，得有那麼多錢堆計算機才行。
9樓：不知道
那要看是什麼水平的AI了!
如果是人類水誰的，那答案一定是"不行"!
原因很簡單，乙個關鍵因素一一時間!
就像再高科技，釀酒/發面/水稻成熟都是需要時間的，可以早稻，但不可能不到!
現代人類的意識產生用了多久?大約7萬年!
矽基意識會快很多，但，數百年總是要的!
10樓：
個人認為，目前的人工智慧，不過是偽智慧型。
強人工智慧？至少短期內不會有突破。感覺突破點還是在神經網路和生物學研究方面，所以生物才是21世紀最好的專業。
利益相關，人工智慧方向在讀。
11樓：
記得黑客與畫家這本書裡，帶來最大的感悟莫過於，多學科融合，才能帶來某領域的重大突破。
可能要更深入發展人工智慧會需要對人神經科學上突破，而強計算能力又能促使其他學科的變革。。
每次看到這種，傾國之力能不能系列的，唉，一幫凡偉嗎？
12樓：MindHiking
西洋棋有64個格仔，假如在第乙個格仔放1粒公尺，第二個格仔放2粒公尺，後面每個格仔放前乙個格仔的公尺粒數*2，放滿64個格仔，神就會降臨，造福人間。我們能不能集全球之力實現呢？
總粒數為2^64-1，約為1.845*10^19粒，1kg公尺大約100000粒，那麼總質量約為1.845*10^3億噸。
全球穀物（不僅是大公尺）2023年糧食產量24.67億噸。那麼所有地球人不吃不喝要74.
8年才能填滿那個棋盤。
量的差距有時就是質的差距。
理論上，單隱層神經網路可以以任意精度擬合任意函式，但是需要的樣本複雜度和計算複雜度都是不可想象的。
13樓：
有可能的，雖然不知道大腦神經元群體產生智慧型的工作細節。但是可以抽象出一些可能是"智慧型模組"工作模式(比如注意力、工作記憶等等)。然後用現有技術對這些功能進行模擬，再以一些方式組合，運氣好可能就可以產生模擬的強人工智慧
14樓：杜宇
人工智慧或是核聚變沒有取得突破性進展沒錢是一方面，更多的是科技水平達不到啊，投資方再有錢也不可能無限投錢讓你做乙個現在都不一定能做出來的東西
以2019的科技實力不計成本製造一台螺旋槳戰鬥機能有多強大！ 黑科技全往上砸！
門三 怎麼說呢。你把黑科技都堆在乙個螺旋槳飛機上。如果從打實戰角度出發。高科技咣咣堆一起以後。你會發現你得到了一架優秀的預警機。還是艦載的呦 終極側位35姬 二代機是什麼二代機，鷂式是二代機，公尺格31也是二代機，公尺格31我覺得肯定是打不過了，鷂式的話，上相控陣雷達，上靜不穩定布局，上渦槳發動機 ...
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